Kevin Paige, CISO hos ConductorOne – Interviewserie

Kevin Paige, CISO hos ConductorOne, er en veteran cybersecurity-ekspert med mere end tre årtiers erfaring inden for regering, enterprise-teknologi og hurtigt voksende startups. Med base i San Francisco Bay Area leder han identitetssikkerhedsstrategi for virksomheden og rådgiver organisationer om moderne arbejdsstedsikkerhed og governance. Paige har tidligere fungeret som CISO hos Uptycs, Flexport og MuleSoft, hvor han hjalp med at opbygge og skale sikkerhedsprogrammer under perioder med hurtig vækst. Tidligere i sin karriere havde han sikkerhedsledelses- og infrastrukturroller hos Salesforce (CRM ) og xMatters og havde tjenestegjort i både den amerikanske hær og det amerikanske luftvåben. Ud over sine operationelle roller er han aktiv i cybersecurity-startup-økosystemet som rådgiver og investor.

ConductorOne udvikler en platform til identitetsstyring og adgangsadministration, der er designet til moderne cloud- og hybridmiljøer. Deres teknologi giver en samlet oversigt over identiteter og tilladelser på tværs af applikationer, infrastruktur og lokale systemer, hvilket ermöglicher organisationer at automatisere adgangsrevisioner, gennemtvinge mindst-privilegeret adgang og reducere identitetsbaserede sikkerhedsrisici. Ved at kombinere identitetsanalyse med automatiserede arbejdsgange hjælper platformen sikkerhedsteams med at styre adgang i stor skala, samtidig med at det forbedrer overholdelse og operationel effektivitet.

De har haft en lang karriere, der spænder over militære cyberoperationer i det amerikanske luftvåben, enterprise-sikkerhedsledelsesroller i virksomheder som MuleSoft, Flexport og Salesforce, og nu fungerer du som CISO hos ConductorOne. Hvordan er deres perspektiv på identitetssikkerhed ændret over disse roller, og hvorfor tror de, at identitet er blevet et af de vigtigste slagmarker i moderne cybersecurity?

I luftvåbnet var identitet meget enkel – clearance-niveau, behov for at vide, alt bag brandvægge, færdig. Hos MuleSoft handlede det om skala – klargøring af tusinder af brugere på tværs af hundredvis af SaaS-applikationer uden at skabe huller. Hos Flexport forsvandt perimetret helt, og identitet var den eneste kontrol, der stadig fungerede uanset, hvor nogen var.

Nu hos ConductorOne gennemgår identitet sin mest fundamentale transformation. Det handler ikke længere kun om mennesker – det handler om maskiner, API’er, servicekonti og AI-agenter, der handler autonomt. De værktøjer, de fleste organisationer bruger, blev designet til en verden, der ikke eksisterer længere.

Identitet er den kritiske slagmark, fordi det berører alt. Du kan have den bedste endpoint-sikkerhed og netværkssegmentering i verden – hvis noget har forkert adgang, betyder det intet.

Deres kommende rapport om fremtidens identitet fandt, at 95% af virksomheder siger, at AI-agenter allerede udfører autonome IT- eller sikkerhedsopgaver. Hvad for slags opgaver udfører disse agenter faktisk i dag, og hvor hurtigt forventer de, at deres niveau af autonomi vil øge?

Det, der overraskede mig, var ikke adoptionen – det er hastigheden. Sidste år planlagde 96% at deployere agenter. I år har 95% allerede gjort det. Det er ikke en gradvis kurve. Det er en tærskel, der er blevet overskredet.

Agenterne håndterer helpdesk-arbejdsgange, alert-triangulering, adgangsrevision, klargøring og i nogle tilfælde automatiseret afhjælpning. Det, de fleste mennesker overser, er, at 64% af organisationerne allerede tillader agenter at handle autonomt med kun post-action-gennemgang. Agenten handler først, og en menneske checker senere – hvis de checker overhovedet.

De agenter, der udfører helpdesk-opgaver i dag, vil tage sikkerhedsbeslutninger inden for 12 måneder. Spørgsmålet er ikke, om autonomi øger – det er, om styring holder trit. Lige nu gør den det ikke.

Rapporten fremhæver væksten af ikke-menneskelige identiteter – herunder programmeringsgrænseflader (API’er), robotter og AI-agenter. Hvorfor vokser disse maskineidentiteter så hurtigt, og hvorfor kæmper mange organisationer stadig for at styre dem effektivt?

Tre sammentømmende kræfter. Cloud- og SaaS-adoption betyder, at hver integration kræver sin egen identitet. DevOps genererer maskineidentiteter i stor skala – hver pipeline, container og mikrotjeneste. Og AI-agenter tilføjer en helt ny kategori, der ikke blot har adgang, men også bruger den til at træffe beslutninger.

Organisationer kæmper, fordi værktøjerne ikke er bygget til dette. Traditionel IAM antager en person, der logger ind og ud. Ikke-menneskelige identiteter opererer kontinuerligt, reagerer ikke på MFA, har ofte persistente legitimationsoplysninger og akkumulerer privilegier, fordi ingen gennemgår deres adgang som de gør for en persons.

Der er også et ejerskabsproblem. Når en udvikler opretter et servicekonto og skifter team, hvem ejer det? Ofte ingen. Brancheforskning viser, at 97% af ikke-menneskelige identiteter har for megen adgang. Det er ikke et værktøjsproblem – det er et styringsgap.

Næsten halvdelen af virksomhederne siger, at ikke-menneskelige identiteter nu overgår antallet af menneskelige brugere, men kun en lille procentdel af virksomhederne har fuld oversigt over, hvad disse identiteter kan få adgang til. Hvilke risici opstår, når organisationer mister oversigt over disse automatiserede identiteter?

Tre lag. Først, kompromitterede legitimationsoplysninger. Ikke-menneskelige identiteter bruger ofte langvarige API-nøgler eller statiske token, der ikke roterer. En angriber med en af disse har persistent adgang, der ikke udløser de samme alarmsignaler som en kompromitteret menneskelig konto.

Anden, privilegieakkumulation. Integrationer, der startede med læseadgang, får stille og roligt skriveadgang. Ingen fjerner gamle tilladelser, fordi ingen gennemgår maskineidentiteter.

Tredje – og det er noget, der udvikler sig hurtigt – AI-agenter forstærker begge disse risici. En kompromitteret servicekonto med database-læseadgang er dårlig. En AI-agent med samme adgang, der kan handle autonomt og dele og handle på det, den læser, er eksponentielt værre.

Deres rapport fandt, at synligheden for ikke-menneskelige identiteter faktisk er faldende – fra 30% til 22% fra år til år. Organisationer opdager problemet hurtigere, end de kan løse det.

Mange virksomheder ser AI som en produktivitetsaccelerator, men deres forskning antyder, at det også kan udvide angrebsfladen. Hvordan skaber AI-værktøjs- og agentadoptionen nye identitetsrelaterede sikkerhedsrisici?

Den mest umiddelbare risiko er utilsigtet over-adgang. Teams deployer en AI-agent til en arbejdsproces, men giver den bredere adgang, end det er nødvendigt, fordi det er sværere at afgrænse tilladelser for maskiner end for mennesker. Agenten ser ikke kun på supportbilletter – den ser på hele kundedatabasen.

Så er der prompt-injektion. Agenter, der behandler eksterne input, kan manipuleres til at udføre uventede handlinger. Hvis agenten har bred adgang, kan en konstrueret prompt omdanne en hjælpsom assistent til et værktøj til dataeksfiltration.

Tredje er skygge-AI. Gartner rapporterer, at over 50% af virksomhedens AI-brug er ikke-godkendt. Hver uautoriseret forbindelse skaber nye identiteter og angrebsflader, som sikkerhedsteamet ikke kan se.

Jeg har set det før – nogen gav en agent adgang til interne systemer, og inden for få dage havde nogen promptet den til at afsløre direktørens løn og ferieplan. Agenten fungerede, som den var designet til. Fejlen var adgangsmodellen.

Identitet og adgangsadministration har traditionelt fokuseret på ansatte, der logger ind på systemer. Hvordan skal organisationer tænke om styring, godkendelse og tilsyn, når AI-agenter kan udføre operationelle handlinger?

Tænk delegation, ikke automation. Når du delegerer til en person, definerer du omfang, holder dem ansvarlige og gennemgår deres arbejde. Samme ramme gælder for agenter.

Det betyder, at der skal være et trinvis niveau af autonomi. Lav-risiko, gentagende opgaver – adgangskode-nulstilling, billet-rute – kører autonomt med logging. Middel-risiko-handlinger – sikkerheds-konfigurationsændringer, forhøjede adgang – kræver menneskelig godkendelse eller realtids-meddelelse. Høj-risiko-handlinger – følsomme data, privilegeret adgang, uændrelige ændringer – kræver eksplisit autorisation, før agenten handler.

Hver agent har også brug for en menneskelig ejer, der er ansvarlig for, hvad det gør. Uden den kæde opererer agenter i et styrings-vakuum, hvor ingen besvarer konsekvenserne.

Deres rapport fandt, at kun 19% har kontinuerlig, politik-baseret gennemtvingelse for agenter. Det betyder, at 81% afhænger af statiske tilladelser og håb. Det er ikke styring.

Settende fremad, hvad er de vigtigste skridt, sikkerhedsledere skal tage i de næste 12-24 måneder for at forberede deres identitets- og adgangsrammer til en verden, hvor AI-agenter fungerer som fulde digitale identiteter inden for virksomheden?

Fem prioriteringer.

Først, få synlighed. De fleste organisationer ved ikke, hvor mange ikke-menneskelige identiteter de har. Du kan ikke styre, hvad du ikke kan se.

Anden, behandle hver AI-agent som en bruger. Dedikeret identitet, afgrænsede tilladelser, adgangskode-rotation, adgangsgennemgang. Hvis du ikke ville give en person permanent administrator-adgang til alt, giv det ikke til en agent.

Tredje, gå fra periodisk til kontinuerlig styring. Kvartalsvis gennemgang kan ikke følge med agenter, der ændrer adfærd på få sekunder.

Fjerde, byg din politik-ramme nu – før du har hundredvis af agenter. Definer autonomi-grænser, godkendelseskrav og ejerskab, mens det stadig er håndterbart.

Femte, samlet styring på tværs af menneskelige og ikke-menneskelige identiteter. Separate systemer skaber huller.

Vinderne vil ikke være organisationer, der deployede mest AI. De vil være dem, der byggede identitetsstyring, der kan operere med maskine-hastighed.

Tak for det gode interview, læsere, der ønsker at lære mere, skal besøge ConductorOne.